Techniques for Managing Stress According to the Process of Contemplative Science for Secondary School Students in a Disrupted Classroom Situation
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this research were to 1) study the stress levels of secondary school students in a disrupted classroom situation and 2) propose techniques for managing stress according to the process of contemplative science for secondary school students in a disrupted classroom situation. It is action research. The research samples are 1) 300 secondary school students and 2) 9 experts in learning management and contemplative education, totalling 309 people, using the purposive sampling. The research instruments were 1) a stress level questionnaire, 2) a techniques for managing stress quality assessment form, and 3) a group discussion recording form. Quantitative data were analyzed by averaging. and standard deviation and qualitative data was analyzed by content analysis. The results found that. 1. Study the stress levels of secondary school students in a disrupted classroom situation. It was found that from a survey of secondary school students in the upper northern region of Thailand, their stress levels were at the highest level. Which consists of 4 aspects of stress, consisting of 1) academic aspect, 2) economic aspect, 3) social aspect, and 4) family aspect. 2. Propose techniques for managing stress according to the process of contemplative science for secondary school students in a disrupted classroom situation found. The researcher studied research and documents related to the concept of contemplative science and synthesized techniques for managing stress according to the process of contemplative science for secondary school students, it is called Techniques for managing stress according to the process of contemplative science, PATAES model, consisting of 1) Perception 2) Assesses 3) Technique 4) Action, 5) Empathy and 6) Support had the highest level of results for evaluating the quality of appropriateness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».